双基地高频地波雷达系统布站研究

由发射机(T)和接收机(Rm)共站的单基地高频地波雷达增设分置的接收系统(Rb)构成的T/Rm-Rb双基地高频地波雷达系统用于海洋环境监测时,既可测得矢量流速度,又可消除风向模糊性,是目前高频地波雷达的发展趋势之一。该文首次从T/Rm-Rb系统的探测能力与海流测量误差两方面分析最佳基线长度和最佳双基地角范围,从而确定其布站原则,即：在确定T/Rm单基地雷达的位置后,先根据T-Rb双基地雷达设计指标中的最大探测距离和确定基线长度,然后根据T/Rm-Rb系统海流测量误差最小的原则确定最佳双基地角范围,从而确定T-Rb双基地雷达接收站Rb的位置。该布站原则可为双(多)基地高频地波雷达的海洋环境监测应用提供参考和依据。     

双基地高频地波雷达系统矢量流速探测精度分析

随着高频地波雷达海流探测技术的日益成熟,海流测量精度得到了海洋学者的高度关注。该文旨在分析T/Rm-Rb双基地雷达系统的矢量流速探测精度,得到该系统进行矢量流速探测的最佳工作区域。文章首次从矢量流速度的均方误差角度进行分析。首先将T/Rm单基地雷达测得的径向流速度和T-Rb双基地雷达测得的双曲流速度进行组合得到矢量流速度;然后通过全微分得到矢量流速度的误差,并分成Ⅰ型误差(测量多普勒速度的有限分辨率引起的误差)和Ⅱ型误差(观察散射角时的误差)来讨论其均方误差;最后绘制均方误差的水平分布图,确定矢量流速探测的最佳工作区域,即：T/Rm-Rb双基地雷达系统在提取矢量流速时,应尽量避免基线和双基地接收机Rb附近的区域。     

基于IAVOA-GRU网络的高频地波雷达电离层杂波预测

电离层杂波的精确预测对提升高频地波雷达的探测性能具有重要作用。提出了一种基于改进非洲秃鹫优化算法优化门控循环单元(Improved African Vultures Optimization Algorithm Optimization Gated Recurrent Unit, IAVOA-GRU)网络的电离层杂波预测方法。首先,依据电离层杂波的混沌特性,通过相空间重构方法对接收到的电离层杂波进行相空间重建,构建GRU网络的输入、输出样本集;然后,利用IAVOA对GRU网络的隐层节点数、迭代次数及初始学习速率3个超参数值执行优选;最后,重新训练优化后的GRU网络,并进行预测。实测结果表明,相较其他6种对比预测模型,所提出的IAVOA-GRU网络模型具有较高的预测精度和可靠性,为有效改善高频地波雷达的探测性能提供了一种思路和方法。     

基于SVD的高频地波雷达干扰与杂波抑除算法

该文针对高频地波雷达探海工作期间高频干扰严重海杂波强的特点,干扰抑制时引入海杂波约束条件,对自适应阵列波束形成方法进行了改进,防止干扰抑制后回波中一阶海杂波时域相关特性发生破坏而在频谱上虚假展宽。然后,使用干扰抑制结果构造时域采样矩阵,由奇异值分解(SVD)方法获得积累期间一阶海杂波频率的变化历程,通过矩阵特征分析将一阶海杂波滤除。最后,使用OSMAR2000实测数据检验了本文算法的有效性。     

基于海洋回波的高频地波雷达阵列幅相误差校准

针对现有无源校准方法在高频地波雷达中失效的问题,该文提出了一种基于海洋回波的高频地波雷达阵列幅相误差校准算法。该算法利用相控阵中相邻天线对同一海流面元回波之间满足的关系,建立多组幅相误差方程并联立求解。通过对模拟的海洋回波的数据进行处理,分析算法的幅相误差校准值的估计偏差。将此算法应用在实测数据处理中,验证了其有效性及可靠性。     

高频地波超视距雷达目标距离、方位角和多普勒频移估计算法

该文研究了高频地波超视距雷达超分辨目标距离、方位角以及多普勒频移估计问题,提出利用波达方向矩阵法实现目标参数的同时估计。该方法利用对波达方向矩阵的特征分解所得到的特征值和相应的特征矢量进行处理,获得目标距离、方位角和多普勒频移的估计。该方法能够实现目标参数估计的自动配对,运算量小,分辨率高。仿真结果验证了该方法的有效性。     

高频地波雷达基于海洋回波的通道幅度自校准方法

针对海洋回波的特性,以及高频地波雷达OSMAR2000的实际工作性能,提出一种基于海洋回波采样数据的自适应通道幅度软件校准方法。该方法不需要辅助信号源,能针对每一距离元进行通道幅度的实时校准,校准后的空间谱质量显著提高,并能在通道失效时给出示警信息。文中给出了现场实测数据的处理结果及比较。     

基于IFFT频谱相除的罗兰C天地波识别新算法

目前模拟接收机的周期识别复杂、识别时间长,而相关文献提出的算法在罗兰C天地波到达时间间隔小于50时估计误差大。为了准确估计时间间隔小于50的天地波到达时刻,在IFFT频谱相除技术基础上提出天地波分别识别的新算法。在证明了方法可行性的基础上,采用该算法仿真分析了天波以及地波自动识别的准确性。结果表明,利用该算法,天地波自动识别的准确率分别可达99.6%和98.6%以上,相对USCG标准可改善信噪比6dB。